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摘 要:本发明提供了一种基于改进的YOLOv5的建筑工地安全帽检测方法,属于计算机视觉目标检测技术领域。解决了目前检测精度低、小目标误检漏检、遮挡目标检测难度较大的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:S1、样本数据采集;S2、在Neck网络中使用AFPN结构代替FPN结构;S3、采用Slide Loss替换BCE‑loss;S4、边界框回归损失函数替换;S5、得到工人是否佩戴安全帽的结果。本发明的有益效果为:通过改进YOLOv5网络结构,分配更多的注意力给难样本,提取更多目标的特征信息,优化回归损失函数来提升检测精度和速度,减少建筑工地危险事故的发生。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202311509438.8 | 专利名称: | 一种基于改进的YOLOv5的建筑工地安全帽检测方法 |
申请日: | 2023-11-13 | 申请/专利权人 | 南通大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/52搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2024-07-19 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117423062B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |